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2025年互联网营销师数据挖掘在旅游行业个性化推荐中的应用专题试卷及解析1

2025年互联网营销师数据挖掘在旅游行业个性化推荐中的

应用专题试卷及解析

2025年互联网营销师数据挖掘在旅游行业个性化推荐中的应用专题试卷及解析

第一部分：单项选择题（共10题，每题2分）

1、在旅游行业个性化推荐系统中，协同过滤算法的核心思想是什么？

A、基于用户的人口统计学特征进行推荐

B、基于物品的内容属性进行推荐

C、基于用户或物品之间的相似性进行推荐

D、基于用户的历史行为序列进行推荐

【答案】C

【解析】正确答案是C。协同过滤算法的核心是“物以类聚，人以群分”，通过分析大

量用户的行为数据，找到与目标用户兴趣相似的用户群体（基于用户的协同过滤）或者

与用户喜欢过的物品相似的物品（基于物品的协同过滤），从而进行推荐。选项A是基

于人口统计学的推荐，属于另一类推荐方法；选项B是基于内容的推荐，它分析物品

本身的属性；选项D更偏向于基于序列模型的推荐方法，如马尔可夫链或RNN。知识

点：协同过滤算法原理。易错点：容易将协同过滤与基于内容的推荐混淆，前者依赖群

体行为，后者依赖物品本身属性。

2、旅游电商平台在进行个性化推荐时，最常用来描述用户偏好的“隐性反馈”数据

是？

A、用户的年龄、性别、职业

B、用户对酒店的评分和评论

C、用户的浏览历史、点击行为和停留时长

D、用户的旅行预算和出行时间

【答案】C

【解析】正确答案是C。隐性反馈是指用户在自然交互过程中无意识产生的数据，如

浏览、点击、停留时长等，这些数据能间接反映用户的兴趣偏好。选项A和D是用户

明确填写或设定的信息，属于显性反馈或用户画像属性。选项B中的评分和评论是用

户主动给出的评价，属于典型的显性反馈。知识点：用户行为数据分类（显性反馈与隐

性反馈）。易错点：容易将所有用户数据都视为反馈，忽略了“隐性”和“显性”的区别，评

分和评论是主动的、明确的，而浏览点击是被动的、隐含的。

3、在为用户推荐旅游目的地时，如果系统发现用户A和用户B都去过北京、上

海，并且用户A还去过西安，那么系统很可能会向用户B推荐西安。这主要应用了哪

种推荐算法？

A、基于内容的推荐

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B、基于用户的协同过滤

C、基于物品的协同过滤

D、关联规则挖掘

【答案】B

【解析】正确答案是B。该场景的核心是找到了两个兴趣相似的用户（用户A和用

户B），然后将其中一个用户喜欢而另一个用户未接触过的物品（西安）推荐给后者。这

正是基于用户的协同过滤（UserBasedCF）的逻辑。选项A是基于内容的推荐，它会

分析“北京、上海、西安”这些目的地的属性特征；选项C是基于物品的协同过滤，它会

分析“去过北京的人还喜欢去哪里”；选项D关联规则挖掘（如“买了A也买了B”）虽然

有关联，但此处更强调“用户群体”的相似性，协同过滤更贴切。知识点：基于用户的协

同过滤应用场景。易错点：容易混淆基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤，关键

看相似性是计算在“用户”之间还是“物品”之间。

4、数据挖掘中的“冷启动”问题在旅游推荐系统中通常指？

A、新用户注册后，系统无法为其提供个性化推荐

B、系统服务器在节假日高峰期无法响应请求

C、用户取消订单后，系统无法更新其偏好

D、热门景点门票售罄，推荐系统无法推荐替代方案

【答案】A

【解析】正确答案是A。冷启动问题特指新用户（缺乏历史行为数据）或新物品（缺

乏被交互数据）加入系统时，推荐算法因缺少必要信息而无法有效工作的情况。选项B

是技术架构问题，非数据挖掘算法问题；选项C是数据更新问题，但非冷启动；选项

D是业务逻辑问题。知识点：推荐系统冷启动问题。易错点：将系统运行中遇到的任何

问题都归为冷启动，冷启动特指因数据稀疏性导致的推荐难题。

5、在构建旅游用户画像时，以下哪项数据最能体现用户的“消费能力”维度？

A、用户收藏的攻略数量

B、用户预订酒店的平均价格等